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Item-Response-Theorie

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Die Item-Response-Theorie (IRT), auch als Latent-Response-Theorie bekannt, bezieht sich auf eine Familie mathematischer Modelle, die versuchen, die Beziehung zwischen latenten Merkmalen (nicht beobachtbares Merkmal oder Attribut) und deren Manifestationen (d. h. beobachtete Ergebnisse, Reaktionen oder Leistung) zu erklären. Sie stellen eine Verbindung zwischen den Eigenschaften von Elementen auf einem Instrument, den Personen, die auf diese Elemente reagieren, und dem zugrunde liegenden gemessenen Merkmal her. Das IRT geht davon aus, dass das latente Konstrukt (z. B. Stress, Wissen, Einstellungen) und Items einer Maßnahme in einem nicht beobachtbaren Kontinuum organisiert sind. Daher konzentriert sich ihr Hauptzweck darauf, die Position des Individuums in diesem Kontinuum festzulegen.

Beschreibung

Klassische Testtheorie
Die klassische Testtheorie [Spearman, 1904, Novick, 1966] konzentriert sich auf das gleiche Ziel und vor der Konzeptualisierung der IRT; es wurde (und wird immer noch) verwendet, um das latente Merkmal einer Person basierend auf einem beobachteten Gesamtwert auf einem Instrument vorherzusagen. Beim CTT sagt der wahre Score das Niveau der latenten Variablen und des beobachteten Scores voraus. Der Fehler ist normalverteilt mit einem Mittelwert von 0 und einer SD von 1.

Item-Response-Theorie vs. klassische Testtheorie

IRT-Annahmen

1) Monotonie – Die Annahme deutet darauf hin, dass mit steigendem Merkmalsniveau auch die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Reaktion zunimmt2) Eindimensionalität – Das Modell geht davon aus, dass ein dominantes latentes Merkmal gemessen wird und dieses Merkmal die treibende Kraft für die beobachteten Reaktionen ist für jedes Item in der Maßnahme3) Lokale Unabhängigkeit – Antworten auf die einzelnen Items in einem Test sind bei einem bestimmten Fähigkeitsniveau voneinander unabhängig. 4)Invarianz – Wir dürfen die Itemparameter von jeder Position auf der Item-Antwortkurve schätzen. Dementsprechend können wir die Parameter eines Items von jeder Gruppe von Probanden schätzen, die das Item beantwortet haben.
Wenn die Annahmen zutreffen, sind die Unterschiede bei der Beobachtung korrekter Antworten zwischen den Befragten auf die Variation ihres latenten Merkmals zurückzuführen.

IRT-Modelle sagen die Antworten der Befragten auf die Items eines Instruments basierend auf ihrer Position im latenten Merkmalskontinuum und den Eigenschaften der Items, auch als Parameter bekannt, voraus. Die Item-Response-Funktion charakterisiert diese Assoziation. Die zugrunde liegende Annahme ist, dass jede Antwort auf ein Item auf einem Instrument gibt eine gewisse Neigung zum Niveau der latenten Eigenschaft oder Fähigkeit des Individuums. Die Fähigkeit der Person (θ) ist einfach ausgedrückt die Wahrscheinlichkeit, die richtige Antwort für dieses Item zu bestätigen. Je höher die Fähigkeit der Person, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Antwort. Diese Beziehung kann grafisch dargestellt werden und wird als Artikelkennlinie bezeichnet. Wie in der Abbildung gezeigt, ist die Kurve S-förmig (Sigmoid/Ogive). Darüber hinaus steigt die Wahrscheinlichkeit, eine korrekte Antwort zu bestätigen, monoton mit zunehmender Fähigkeit des Befragten. Es ist anzumerken, dass die Fähigkeit (θ) theoretisch von -∞ bis +∞ reicht, bei Anwendungen jedoch normalerweise zwischen -3 und +3 liegt.

Artikelparameter

Da sich die Fähigkeiten der Menschen ändern, ändert sich ihre Position im Kontinuum des latenten Konstrukts und wird durch die Stichprobe der Befragten und die Itemparameter bestimmt. Ein Item muss sensitiv genug sein, um die Befragten innerhalb des vorgeschlagenen nicht beobachtbaren Kontinuums zu bewerten.


Gegenstandsschwierigkeit (bi) ist der Parameter, der bestimmt, wie sich der Gegenstand entlang der Fähigkeitsskala verhält. Sie wird am Punkt der mittleren Wahrscheinlichkeit bestimmt, d. h. der Fähigkeit, bei der 50 % der Befragten die richtige Antwort befürworten. Auf einer Itemkennlinie werden schwer zu bestätigende Items nach rechts auf der Skala verschoben, was auf die höhere Fähigkeit der Befragten hindeutet, die es richtig befürworten, während diejenigen, die einfacher sind, stärker nach links der Fähigkeitsskala verschoben sind .

Item Discrimination (ai) bestimmt die Rate, mit der sich die Wahrscheinlichkeit, ein korrektes Item zu befürworten, bei gegebenen Fähigkeitsstufen ändert. Dieser Parameter ist zwingend erforderlich, um zwischen Individuen zu unterscheiden, die ähnliche Ebenen des latenten Konstrukts von Interesse besitzen. Der letztendliche Zweck für die Entwicklung einer präzisen Messung besteht darin, Items mit hoher Diskriminierung aufzunehmen, um Individuen entlang des Kontinuums des latenten Merkmals abbilden zu können. Auf der anderen Seite sollten Forscher Vorsicht walten lassen, wenn ein Item negativ diskriminiert wird, da die Wahrscheinlichkeit, die richtige Antwort zu bestätigen, nicht abnehmen sollte, wenn die Fähigkeiten des Befragten steigen. Daher sollte eine Überarbeitung dieser Punkte durchgeführt werden. Die Skala für die Item-Diskriminierung reicht theoretisch von -∞ bis +∞; und überschreitet normalerweise nicht 2; daher liegt er realistischerweise zwischen (0,2)

Erraten (ci) Das Erraten von Gegenständen ist der dritte Parameter, der das Erraten eines Gegenstands ausmacht. Es schränkt die Wahrscheinlichkeit ein, die richtige Antwort zu bestätigen, wenn sich die Fähigkeit -∞ nähert.

Populationsinvarianz Einfach ausgedrückt verhalten sich die Itemparameter in verschiedenen Populationen ähnlich. Dies ist nicht der Fall, wenn der CTT bei der Messung gefolgt wird. Da die Analyseeinheit das Item im IRT ist, kann die Position des Items (Schwierigkeit) über die Populationen standardisiert (linear transformiert) und somit leicht verglichen werden. Ein wichtiger Hinweis, der hinzugefügt werden muss, ist, dass selbst nach der linearen Transformation die aus zwei Stichproben abgeleiteten Parameterschätzungen nicht identisch sind. Die Invarianz, wie der Name sagt, bezieht sich auf die Populationsinvarianz und gilt daher nur für die Item-Populationsparameter.

IRT-Modelltypen

Eindimensionale ModelleEindimensionale Modelle sagen die Fähigkeit von Gegenständen voraus, ein dominantes latentes Merkmal zu messen.
Die dichotomen IRT-Modelle werden verwendet, wenn die Antworten auf die Items einer Maßnahme dichotom sind (d. h. 0,1).

Das 1-Parameter-Logistikmodell

Das Modell ist die einfachste Form von IRT-Modellen. Es besteht aus einem Parameter, der die latente Eigenschaft (Fähigkeit – θ) der Person beschreibt, die auf die Items reagiert, sowie einem weiteren Parameter für das Item (Schwierigkeit). Die folgende Gleichung stellt ihre mathematische Form dar:

Das Modell stellt die Item-Antwortfunktion für das 1-Parameter-Logistikmodell dar, das die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort bei gegebener Fähigkeit und Schwierigkeit des Items des Befragten vorhersagt. Im 1-PL-Modell ist der Diskriminierungsparameter für alle Items festgelegt, und dementsprechend verlaufen alle Item-Eigenschaftskurven, die den verschiedenen Items in der Kennzahl entsprechen, entlang der Fähigkeitsskala parallel. Die Abbildung zeigt 5 Items, das am weitesten rechts stehende ist das schwierigste und würde wahrscheinlich von denjenigen mit einer höheren Fähigkeit richtig gebilligt werden.

Testinformationsfunktion
§ Es ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten, die richtige Antwort für alle Items der Maßnahme zu bestätigen und schätzt daher das erwartete Testergebnis.
§ In dieser Abbildung zeigt die rote Linie die gemeinsame Wahrscheinlichkeit aller 5 Items (schwarz)

Die Artikelinformationsfunktion
Zeigt Ihnen die Menge an Informationen an, die jedes Element bietet. Sie wird berechnet, indem die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort multipliziert mit der Wahrscheinlichkeit einer falschen Antwort multipliziert wird.

Es ist zu beachten, dass die Informationsmenge auf einem gegebenen Fähigkeitsniveau der Kehrwert seiner Varianz ist. Je größer die Informationsmenge, die durch das Item bereitgestellt wird, desto größer ist daher die Genauigkeit der Messung. Wenn die Gegenstandsinformationen gegen die Fähigkeit aufgetragen werden, zeigt ein aufschlussreiches Diagramm die Menge an Informationen an, die vom Gegenstand bereitgestellt werden. Elemente, die genauer gemessen werden, liefern mehr Informationen und werden grafisch länger und schmaler dargestellt als ihre Gegenstücke, die weniger Informationen liefern. Der Scheitelpunkt der Kurve entspricht dem Wert von bi – der Fähigkeit am Punkt der mittleren Wahrscheinlichkeit. Die maximale Informationsmenge würde gegeben, wenn die Wahrscheinlichkeit einer richtigen oder falschen Antwort gleich ist, d. h. 50 %. Items sind am informativsten bei den Befragten, die das gesamte latente Kontinuum repräsentieren, und insbesondere bei denjenigen, die eine 50%ige Chance haben, in beide Richtungen zu antworten.

Fähigkeit einschätzen
Die Annahme der lokalen Unabhängigkeit besagt, dass Itemantworten unabhängig und nur über die Fähigkeit assoziiert sein sollten. Dies ermöglicht es uns, die Likelihood-Funktion des individuellen Antwortmusters für das verwaltete Maß durch Multiplikation der Item-Antwortwahrscheinlichkeiten zu schätzen. Als nächstes wird durch einen iterativen Prozess die Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit der Fähigkeit berechnet. Die Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit liefert uns einfach die erwarteten Punktzahlen für jede Person.

Das Rasch-Modell vs. 1-Parameter-Logistikmodelle

Das 2-Parameter-Logistikmodell


Der Unterscheidungsparameter darf zwischen den Elementen variieren. Von nun an kann sich der ICC der verschiedenen Elemente überschneiden und unterschiedliche Steigungen aufweisen. Je steiler die Steigung, desto höher die Diskriminierung des Items, da es feine Unterschiede in den Fähigkeiten der Befragten erkennen kann.

Die Artikelinformationsfunktion
Wie beim 1-PL-Modell werden die Informationen als Produkt zwischen der Wahrscheinlichkeit einer richtigen und einer falschen Antwort berechnet. Das Produkt wird jedoch mit dem Quadrat des Diskriminierungsparameters multipliziert. Die Implikation ist, dass je größer der Unterscheidungsparameter ist, desto mehr Informationen werden von dem Element bereitgestellt. Da der Unterscheidungsfaktor zwischen den Elementen variieren darf, können die Diagramme der Elementinformationsfunktion auch unterschiedlich aussehen.

Fähigkeit einschätzen
Beim 2-PL-Modell gilt weiterhin die Annahme der lokalen Unabhängigkeit und es wird die Maximum-Likelihood-Schätzung der Fähigkeit verwendet. Obwohl die Wahrscheinlichkeiten für die Antwortmuster noch summiert werden, werden sie nun für jede Antwort mit dem Item-Diskriminierungsfaktor gewichtet. Ihre Likelihood-Funktionen können sich daher voneinander unterscheiden und auf unterschiedlichen Niveaus von θ ihren Höhepunkt erreichen.

Königskolleg

Das 3-Parameter-Logistikmodell


Das Modell sagt die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort auf die gleiche Weise wie das 1-PL-Modell und das 2-PL-Modell voraus, wird jedoch durch einen dritten Parameter, den so genannten Rateing-Parameter (auch bekannt als Pseudo-Chance-Parameter), eingeschränkt, der einschränkt die Wahrscheinlichkeit, eine richtige Antwort zu befürworten, wenn sich die Fähigkeit des Befragten -∞ nähert. Wenn die Befragten auf ein Item durch Raten antworten, nimmt die Menge der von diesem Item bereitgestellten Informationen ab und die Funktion des Informationselements erreicht im Vergleich zu anderen Funktionen ein niedrigeres Niveau. Außerdem wird der Schwierigkeitsgrad nicht mehr mit der mittleren Wahrscheinlichkeit abgegrenzt. Fragen, die durch Raten beantwortet werden, weisen darauf hin, dass die Fähigkeit des Befragten geringer ist als seine Schwierigkeit.

Modellanpassung
Eine Möglichkeit zur Auswahl des passenden Modells besteht darin, die relative Anpassung des Modells anhand seiner Informationskriterien zu bewerten. AIC-Schätzungen werden verglichen und das Modell mit dem niedrigeren AIC wird ausgewählt. Alternativ können wir das Chi-Quadrat (Abweichung) verwenden und die Änderung des 2*loglikelihood-Verhältnisses messen. Da es sich um eine Chi-Quadrat-Verteilung handelt, können wir abschätzen, ob sich die beiden Modelle statistisch voneinander unterscheiden.

Andere IRT-Modelle

Schließen Sie Modelle ein, die polytome Daten verarbeiten, z. B. das abgestufte Antwortmodell und das partielle Kreditmodell. Diese Modelle sagen die erwartete Punktzahl für jede Antwortkategorie voraus. Andererseits sagen andere IRT-Modelle wie die nominalen Antwortmodelle die erwarteten Punktzahlen von Personen voraus, die Items mit ungeordneten Antwortkategorien (z. B. Ja, Nein, Vielleicht) beantworten. In dieser kurzen Zusammenfassung haben wir uns auf eindimensionale IRT-Modelle konzentriert, die sich mit der Messung eines latenten Merkmals befassen, jedoch wären diese Modelle nicht für die Messung von mehr als einem latenten Konstrukt oder Merkmal geeignet. Im letzteren Fall wird die Verwendung mehrdimensionaler IRT-Modelle empfohlen. Weitere Informationen zu diesen Modellen finden Sie in der Ressourcenliste unten.

Anwendungen

IRT-Modelle können in vielen Settings, die Assessments anwenden (Bildung, Psychologie, Gesundheitsforschung usw.) erfolgreich angewendet werden. Es kann auch verwendet werden, um Skalen/Maßnahmen zu entwerfen und zu verfeinern, indem Items mit hoher Diskriminierung aufgenommen werden, die die Präzision des Messinstruments erhöhen und die Belastung durch das Beantworten langer Fragebögen verringern. Da die Analyseeinheit des IRT-Modells das Item ist, können sie verwendet werden, um Items aus verschiedenen Maßen zu vergleichen, vorausgesetzt, sie messen dasselbe latente Konstrukt. Darüber hinaus können sie bei der differentiellen Itemfunktion verwendet werden, um zu beurteilen, warum sich Items, die kalibriert und getestet werden, sich immer noch zwischen Gruppen unterschiedlich verhalten. Dies kann dazu führen, dass die Erforschung der Erreger der unterschiedlichen Reaktionen untersucht und mit Gruppenmerkmalen in Verbindung gebracht wird. Schließlich können sie in computergestützten adaptiven Tests verwendet werden.

Lesungen

Lehrbücher & Kapitel

  • Hambleton, R.K. & Swaminathan, H. (1985). Prinzipien und Anwendungen der Item-Response-Theorie. Boston, MA: Kluwer-Nijhoff Publishing. Hier verfügbar und hier

  • Embretson, Susan E. und Steven P. Reise. Item-Response-Theorie. Psychologie-Presse, 2013. Hier verfügbar

  • Van der Linden, W.J. & Hambleton, R.K. (Hrsg.). (1997). Handbuch der modernen Item-Response-Theorie. New York, NY: Springer. Hier verfügbar

Diese drei Bücher (Prinzipien und Anwendungen der Item-Response-Theorie, Item-Response-Theorie und Handbuch der modernen Item-Response-Theorie) vermitteln dem Leser die grundlegenden Prinzipien der IRT-Modelle. Sie enthalten jedoch keine aktuellen Updates und IRT-Softwarepakete.

  • DeMars C. Item-Response-Theorie. Cary, NC, USA: Oxford University Press, USA; 2010. Hier erhältlich und hier

Auf 138 Seiten ist es DeMars C. gelungen, eine prägnante und dennoch äußerst informative Ressource zu erstellen, die es nicht versäumt, die härtesten IRT-Konzepte zu entmystifizieren. Das Buch ist ein einführendes Buch, das sich mit den Annahmen, Parametern und Anforderungen des IRT befasst und dann erklärt, wie Ergebnisse in Berichten beschrieben werden können und wie Forscher den Kontext der Testdurchführung, der Befragtenpopulation und der effektiven Verwendung von Scores berücksichtigen sollten.

  • Ayala RJd. Theorie und Praxis der Item-Response-Theorie. (2009). Nachschlage- und Forschungsbuchnachrichten, 24(2). Hier verfügbar

Die Theorie und Praxis der Item-Response-Theorie ist ein angewandtes und praxisorientiertes Buch. Es bietet eine gründliche Erklärung sowohl unideminsionaler als auch multidimensionaler IRT-Modelle und hebt die konzeptionelle Entwicklung und Annahmen jedes Modells hervor. Anschließend werden die zugrunde liegenden Prinzipien des Modells anhand anschaulicher Beispiele demonstriert.

  • Li Y, Baron J. Verhaltensforschungsdatenanalyse mit R: Springer New York; 2012 (Kapitel 8)

Das Buch wurde mit Blick auf Praktiker der Verhaltensforschung entwickelt. Es bietet ihnen eine Hilfestellung beim Navigieren in statistischen Methoden mit R. Kapitel 8, konzentriert sich auf die Item-Response-Theorie und bietet eine Reihe von Anmerkungen und eine Fülle kommentierter Beispiele.

  • Ein visueller Leitfaden zur Item-Response-Theorie von Ivailo Partchev, Friedrich-Schiller-Universität Jena (2004)

Wie der Name schon sagt, bietet der Leitfaden eine visuelle Darstellung der grundlegenden Konzepte des IRT. Java-Applets durchdringen den Text und erleichtern das Nachvollziehen, während diese grundlegenden Konzepte erklärt werden. Ausgezeichnete Ressource, und ich würde empfehlen, es ein paar Mal zu lesen und an den Applets zu üben!

  • Bäcker, Frank (2001). Die Grundlagen der Item-Response-Theorie. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland, College Park, MD

Ein einzigartiges Buch, das sich darauf konzentriert, dem Leser die Freude zu bieten, die Grundlagen der IRT-Theorie zu erlernen, ohne sich in mathematische Komplexitäten zu vertiefen.

  • Thissen, D., & Wainer, H. (Hrsg.). (2001). Testwertung. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum. Hier verfügbar und hier

  • Herr, F. M. (1980). Anwendungen der Item-Response-Theorie auf praktische Testprobleme. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum. Hier verfügbar

  • Baker, F. B. & Kim, S. H. (2004). Item-Response-Theorie: Parameterschätzungstechniken. New York, NY: Marcel Dekker. Hier verfügbar und hier

Methodische Artikel

  • Herr, F.M. (1983). Unverzerrte Schätzer von Fähigkeitsparametern, ihrer Varianz und ihrer Parallelform-Reliabilität. Psychometrika, 48, 233-245

  • Herr, F.M. (1986). Maximum Likelihood und Bayes'sche Parameterschätzung in der Item-Response-Theorie. Journal of Educational Measurement 23(2): 157-162

  • Stein CA. Wiederherstellung marginaler Maximum-Likelihood-Schätzungen im Zwei-Parameter-Logistik-Antwortmodell: Eine Bewertung von MULTILOG. Angewandte psychologische Messung. 1992;16(1):1-16

  • Green, D.R., Yen, W.M. & Burket, G.R. (1989). Erfahrungen in der Anwendung der Item-Response-Theorie im Testaufbau. Angewandte Messung im Bildungswesen, 2(4), 297-312

Anwendungsartikel

  • Da Rocha NS, Chachamovich E Fau – de Almeida Fleck MP, de Almeida Fleck MP Fau – Tennant A, Tennant A: Eine Einführung in die Rasch-Analyse für die psychiatrische Praxis und Forschung. (1879-1379)

  • Cook KF, O’Malley KJ, Roddey TS. Dynamische Bewertung von Gesundheitsergebnissen: Zeit, den CAT aus dem Sack zu lassen? Forschung im Gesundheitswesen. 2005;40(5 Pt 2):1694-711

  • Edwards MC. Eine Einführung in die Item-Response-Theorie unter Verwendung der Need-for-Cognition-Skala. Kompass für Sozial- und Persönlichkeitspsychologie. 2009;3(4):507-29

  • Choi SW, Swartz RJ. Vergleich der CAT-Artikelauswahlkriterien für polytome Artikel. 2009(0146-6216 (Druck)).

  • Rizopoulos, D. (2006). ltm: Ein R-Paket für die Modellierung latenter Variablen und Item-Response-Theorie-Analysen. Zeitschrift für Statistiksoftware, 17 (5). 1-25
    Das Hauptziel des Artikels ist es, das ltm-Paket in R vorzustellen, das bei der Anpassung von IRT-Modellen entscheidend ist. Das ltm-Paket konzentriert sich sowohl auf dichotome als auch auf polytome Daten. Das Papier bietet Illustrationen mit realen Datenbeispielen aus dem Law School Admission Test (LSAT) und aus dem Umweltabschnitt des British Social Attitudes Survey von 1990.

Software

Für die vollständige Liste klicken Sie bitte auf den folgenden Link: http://www.umass.edu/remp/software/CEA-652.ZH-IRTSoftware.pdf

Webseiten

Youtube-Tutorials (Sehr nützlich und informativ)

Kurse

Kurse, die an der Mailman School of Public Health angeboten werden

  • P8417 – Ausgewählte Probleme bei der Messung

  • P8158 – Modellierung von latenten Variablen und Strukturgleichungen für die Gesundheitswissenschaften

Kommende Online-Kurse und Workshops

Vergangene Kurse und Materialien

  • ICPSR Summer Workshop 9. Juli 2012 – 13. Juli 2012. Dr. Jonathan Templin (Associate Professor am Department of Psychology and Research in Education – Kansas University)

[pdfs entfernt]

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Alexandra Carter
Alexandra Carter
Als Direktorin der Mediation Clinic der Law School bildet Alexandra Carter ’03 seit 2008 Studierende in verschiedenen Formen der alternativen Streitbeilegung aus. Unter ihrer Anleitung lernen die Studenten Verhandlungsstrategien und beraten Klienten vor Bundes-, Staats- und New Yorker Gerichten; Die Fälle reichen von Streitigkeiten in Familienunternehmen bis hin zu Beschwerden, die bei der U.S. Equal Employment Opportunity Commission eingereicht werden. Im Jahr 2016 ging Carter eine Partnerschaft mit dem Institut der Vereinten Nationen für Ausbildung und Forschung ein, und ihre Studenten sind die exklusiven Anbieter von Unterricht in alternativer Streitbeilegung für das diplomatische Korps der Vereinten Nationen in New York. Sie bildet derzeit Justiz- und Verwaltungsleiter von Gerichten im Bundesstaat New York aus, die bald erfordern, dass die meisten Zivilstreitigkeiten im Wege einer mutmaßlichen Mediation und nicht in öffentlichen Gerichten beigelegt werden. 2019 ehrte die Columbia University Carter mit dem Presidential Award for Teaching für ihre innovative Pädagogik und ihr Engagement für ihre Studierenden. Carter entwickelte ihre Leidenschaft für Mediation und Lehre als Studentin in der Mediation Clinic der Law School, die von Professor Carol Liebman geleitet wurde, die ihr Mentor und Vorbild wurde. Als Student gewann Carter den Jane Marks Murphy Prize für klinische Anwaltschaft und den Lawrence S. Greenbaum Prize für das beste mündliche Argument beim Harlan Fiske Stone Moot Court Competition 2002. Bevor sie sich an der Law School einschrieb, war Carter Private-Equity-Analystin bei Goldman Sachs und Fulbright-Stipendiatin in Taiwan, wo sie die zeitgenössische Literatur recherchierte, um die politischen Spannungen über die Taiwanstraße zu bewerten. Nachdem Carter ihren J.D. erhalten hatte, arbeitete sie am U.S. District Court for the District of Massachusetts und trat dann als Prozessanwältin bei Cravath, Swaine & Moore ein. Sie wurde von Liebman und anderen Mentoren der Columbia Law School an die Akademie zurückgezogen. Carters neue Sicht auf Verhandlungen ist das Thema ihres bevorstehenden General-Interest-Buches Ask for More: 10 Questions to Negotiate Anything, das im Mai 2020 von Simon & Schuster als Haupttitel veröffentlicht wird.
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